E-Learning Guelma

Le module de Modélisation et Simulation s'inscrit dans le programme de Master 1 en Informatique (Semestre 2) avec une charge horaire hebdomadaire de 4h30, répartie équitablement entre cours, travaux dirigés et travaux pratiques.Cette unité d'enseignement (coefficient 3, 5 crédits) vise à doter les étudiants de compétences approfondies pour l'analyse et l'évaluation des performances des systèmes informatiques complexes. L'objectif pédagogique central est de maîtriser le passage du système réel à un modèle abstrait, puis de valider ce modèle par des techniques de simulation numérique.

Le contenu académique s'articule autour de cinq axes majeurs commençant par les fondements de la modélisation des systèmes. Ce premier chapitre (20% du programme) explore les typologies de systèmes et les outils de modélisation tels que les machines à états finis, les réseaux de Pétri et les files d'attente. Il est suivi par l'étude des techniques d'évaluation de performances (15%), introduisant les approches mathématiques et les prémices de la simulation.

Le cœur du programme est dédié à la simulation proprement dite, représentant 40% de l'enseignement. Ce volet traite de la dynamique des systèmes discrets et continus, mais surtout des aspects techniques cruciaux comme l'échantillonnage, la génération de nombres pseudo-aléatoires, les tests de générateurs et la validation statistique des résultats. La fin du cursus aborde les outils logiciels et les langages de simulation (15%), avec une focalisation spécifique (10%) sur l'environnement MatLab/Simulink pour les applications pratiques.

Enfin, le système d'évaluation est conçu pour mesurer tant l'acquisition théorique que la maîtrise technique. La note finale est ainsi composée d'un examen final prépondérant (60%), complété par un contrôle continu incluant des micro-interrogations en TD (20%) et une évaluation des travaux pratiques (20%). Ces TP sont essentiels car ils permettent aux étudiants d'appliquer les concepts de simulation à des problèmes concrets de modélisation réelle.

Le module Techniques d’Expression et Communication Scientifique vise à développer les compétences des étudiants en rédaction scientifique et en communication orale. Il aborde les principes de structuration d’un article ou rapport scientifique, les techniques de présentation de travaux de recherche, ainsi que les règles d’éthique, de citation scientifique, afin de préparer les étudiants à la recherche et au milieu professionnel.

Le cours a pour but de permettre la compréhension et la pratique de diverses techniques

de la fouille de données qu'on appelle « Extraction automatique de connaissances à partir de

données » ou « Data Mining ». Plus spécifiquement de présenter les principes et les méthodes

spécifiques de Data Mining.

Ce module a pour objectif de donner aux étudiants un aperçu sur les techniques modernes de conception et d’analyse d’algorithmes. Ainsi, une introduction aux grands thèmes de l’algorithme à savoir la calculabilité, la complexité, la récursivité, la programmation dynamique et les algorithmes d’approximation.